指导将Python应用从Azure OpenAI Chat Completions迁移至Responses API，涵盖客户端切换、参数映射及模型兼容性检查。
指导将RL训练配方（奖励函数、工具环境、训练脚本等）从verl框架迁移至Relax框架，处理组件映射、配置范式及数据协议转换。
将现有的 Remotion (React) 视频合成源码单向迁移转换为 HyperFrames (HTML+GSAP)。仅在用户明确要求迁移时使用，提供映射规则、拒绝不支持的模式及 SSIM 测试验证。
提供 React 和 Next.js 性能优化指南，涵盖消除数据瀑布、包体积优化及服务端/客户端性能提升等规则，用于指导代码编写、审查与重构。
指导将Android TV应用从Legacy Leanback迁移至Jetpack Compose for TV，涵盖浏览、设置及视频播放等界面重构，遵循10英尺UI设计规范与TV Material3架构。
基于Vercel工程的React和Next.js性能优化指南，涵盖消除数据瀑布、包体积优化、服务端/客户端性能等8大类58条规则，用于指导代码编写、审查与重构。
应用Clean Code原则，用于代码编写、审查和重构，确保高质量、可读性和可维护性。涵盖命名、函数设计、注释规范、格式化及错误处理等最佳实践。
用于清理AI生成代码的冗余、过度抽象和通用命名，提升代码质量。在autopilot或批量生成后触发，识别并移除单用辅助函数、无意义配置等“垃圾”代码。
对非标准或过时SKILL.md进行自动化评估与重构，通过硬验证门控和预测性审计提升质量。支持修复模式及委托转换，确保符合skill-creator规范并优化上下文效率。
针对超过1000行的TypeScript巨型模块，提供基于领域提取、Barrel导出和编排器模式的系统化重构策略，旨在降低耦合度并维持向后兼容。
提供RTK CLI过滤模块的Rust设计模式，包括Newtype类型安全、Builder配置、状态机解析和Trait对象分发，用于指导新模块设计与现有代码重构。
利用 Repowise 检测仓库中的死代码，支持按置信度和类型筛选。指导用户安全地删除无用文件、符号或包，并提供风险评估与展示建议，旨在清理技术债务并优化代码库。
将 Hyper-Extract YAML 模板转换为多语言支持，涵盖单语转双语、扩展翻译及新增语言模式，确保字段翻译一致性与结构规范。
为 .NET 项目集成 StyleCop.Analyzers，配置命名、布局及文档规范。通过修改 .editorconfig 和 stylecop.json 强化代码风格检查，避免与 SDK 分析器重复，提供完整的安装、配置及验证流程。
